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Persistence, Long Memory, and Unit Roots in Commodity Prices
Author(s) -
GilAlana Luis A.,
Cunado Juncal,
de Gracia Fernando Pérez
Publication year - 2012
Publication title -
canadian journal of agricultural economics/revue canadienne d'agroeconomie
Language(s) - English
Resource type - Journals
SCImago Journal Rank - 0.505
H-Index - 37
eISSN - 1744-7976
pISSN - 0008-3976
DOI - 10.1111/j.1744-7976.2012.01253.x
Subject(s) - long memory , persistence (discontinuity) , humanities , mathematics , physics , econometrics , philosophy , geology , volatility (finance) , geotechnical engineering
This article investigates the degree of persistence in several weekly and monthly agricultural prices (corn, soybeans, barrow and gilts, and milk) using long memory (fractional integration) techniques. The results indicate mean reversion (i.e., orders of integration smaller than one) in some of the agricultural prices like corn, milk, and barrow and gilts when the disturbances are autocorrelated. Further, we examine the stability across time in the degree of dependence, and the results indicate that the fractional differencing parameters have not remained constant across time. When we take into account a structural break we find that during the first subsamples, the series are stationary though highly persistent, with orders of integration close to 0 and with large autoregressive coefficients. However, for the periods after the break, the series seem to be nonstationary I(1). Dans le présent article, nous avons étudié le degré de persistance des prix hebdomadaires et mensuels de plusieurs produits agricoles (maïs, soja, castrats et cochettes, lait) à l’aide de tests de mémoire longue (intégration fractionnaire). Nos résultats indiquent une stationnarité (c.‐à.‐d. des ordres d’intégration inférieurs à un) des prix de certains produits agricoles, tels que le maïs, le lait, les castrats et cochettes, lorsque les perturbations sont autocorrélées. Nous avons également étudié la stabilité du degré de dépendance à travers le temps, et nos résultats indiquent que les paramètres de différenciation fractionnaire ne sont pas demeurés constants. Lorsque nous avons tenu compte d’une rupture structurelle, nous avons trouvé que dans les premiers sous‐échantillons, les séries étaient stationnaires quoique très persistantes, avec des ordres d’intégration près de 0 et d’importants coefficients d’autorégression. Dans le cas des périodes suivant la rupture, les séries semblaient non stationnaires I(1).